A fintech Special Sits acaba de lançar no Brasil uma nova plataforma de crédito que promete transformar a lógica tradicional de concessão. Em vez de depender exclusivamente de histórico bancário e score de crédito, a empresa utiliza dados alternativos como pagamento de contas, consumo de streaming e até comportamento em redes sociais para avaliar a capacidade de pagamento dos tomadores.
Como funciona o novo modelo
De acordo com a CEO da Special Sits, Ana Paula Mendes, o algoritmo da empresa analisa mais de 500 variáveis comportamentais em segundos. “Queremos dar acesso ao crédito para quem sempre foi excluído do sistema financeiro. Cerca de 30% da população brasileira ainda não tem acesso a crédito formal, e nosso objetivo é reduzir esse percentual pela metade em dois anos”, afirma.
A plataforma oferece linhas de crédito pessoal com taxas que variam de 1,5% a 3,9% ao mês, dependendo do perfil de risco calculado. A empresa já realizou uma emissão de debêntures de R$ 200 milhões para iniciar as operações, com investidores como o fundo de venture capital Monashees.
Impacto no mercado e regulação
O modelo de crédito com dados alternativos já é testado em países como Estados Unidos e Índia, mas no Brasil ainda enfrenta desafios regulatórios. A Special Sits está autorizada pelo Banco Central como Sociedade de Crédito Direto (SCD), mas especialistas alertam para questões de privacidade e uso ético dos dados.
Segundo o professor de finanças da FGV, Ricardo Teixeira, “essa inovação pode democratizar o crédito, mas é preciso que haja transparência sobre como os dados são coletados e usados. A lei geral de proteção de dados (LGPD) exige consentimento explícito dos consumidores”.
Perspectivas para o setor
O lançamento da Special Sits ocorre em um momento de alta concorrência no mercado de crédito digital. Fintechs como Nubank e PicPay já ampliaram suas ofertas, mas a aposta em dados alternativos pode ser um diferencial. A empresa projeta atingir 1 milhão de clientes até o final de 2025.
Com a iniciativa, a Special Sits espera não apenas ampliar a base de tomadores, mas também reduzir a inadimplência. “Nossa taxa de default em operações-piloto foi 40% menor que a média do mercado”, revela a CEO. Resta saber se o modelo será capaz de escalar sem comprometer a segurança dos dados dos usuários.
